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Schulung R Einführung für Data Scientists (S1942)

R ist die am häufigsten verwendete Programmiersprache, wenn es um Statistik und Data Science geht. R wird häufig mit dem R Studio als Entwicklungsumgebung (IDE) genutzt. Die Sprache bietet zahlreiche Möglichkeiten Daten zu visualisieren und zu analysieren.
In dieser Schulung lernen Sie, das Potenzial der Sprache und der IDE zu nutzen.
Zunächst vermitteln wir Ihnen die grundlegenden Funktionen von R. Im zweiten Teil wird dieses Wissen dann anhand einer konkreten Data Science Aufgabe gefestigt und weiter ausgebaut. Am Ende halten sie mit den erstellten R Skripten Ihren ersten Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenanalyse in den Händen.

Offene Termine

26.07.-28.07.2017
3 Tage | 1.750,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
08.11.-10.11.2017
3 Tage | 1.820,00
Köln   
Noch frei
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Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen

Schulungs-Ziel

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage R als Programmiersprache und R Studio für Ihre Projekte zu nutzen. Sie kennen Sie die grundlegenden Konzepte, Funktionen und Strukturen von R und wissen, wie Sie Data Science Aufgaben mit R lösen können.

Wer sollte teilnehmen

Angehende Data Scientists, Business Analysten, BI Experten mit Programmiererfahrung in einer anderen Sprache.

Inhalt

Diese Agenda ist auch Bestandteil (3.-5. Tag) des Kurses Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists

  • R Einführung
    • Datentypen und Objekte in R
    • Subsetting
    • Kontroll-Strukturen
    • Funktionen
    • Scoping Rules/ Umgebung (Environment)
    • Debugging Tools
    • Style Guide
  • Data Science Prozess in R
  • Daten Selektion mit R
    • Einlesen von Flatfiles
    • Datenbankanbindung
  • Daten Vorverarbeitung mit R
    • Explorative Datenanalyse
  • Plots  in R
    • Säulendiagramme
    • Boxplots
    • Histogramme
  • Exportieren in PDFs
  • Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten
    • Datenbereinigung
  • Modellierungsprozess
    • Machine Learning Algorithmen
    • Evaluierungskriterien + Kreuzvalidierung
  • Modellnutzung
    • Exportieren, Laden und Scoring von Daten
  • Ausblick und weitere Möglichkeiten in R
    • Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift
    • Entscheidungsbaumvisualisierung
    • Feature Importance

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: 3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Offene Termine

26.07.-28.07.2017
3 Tage | 1.750,00
Köln   
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08.11.-10.11.2017
3 Tage | 1.820,00
Köln   
Noch frei
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  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

Weitere Buchungsmöglichkeiten

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Ein Team einer Firma will simultan den Kurs R Einführung für Data Scientists aufsuchen

Dann kann ein Firmen-Seminar zur Augabenstellung R Einführung für Data Scientists angebracht sein. Das Thema des Lehrgangs kann dabei gemeinsam mit den Dozenten erweitert oder gekürzt werden.

Haben die Seminarbesucher ohnehin Praxis in R Einführung für Data Scientists, sollte der erste Punkt der Agenda gekürzt werden. Eine Inhouse-Weiterbildung rechnet sich bei mindestens 3 Seminarbesuchern. Die Firmen-Schulungen zum Thema R Einführung für Data Scientists finden bisweilen in Bochum, Düsseldorf, Berlin, Leipzig, Münster, Essen, Bremen, Dresden, Bonn, München, Hannover, Wuppertal, Bielefeld, Stuttgart, Frankfurt, Dortmund, Duisburg, Nürnberg, Hamburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu R Einführung für Data Scientists bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Funktionen | Daten Vorverarbeitung mit R Explorative Datenanalyse
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Modellierungsprozess Machine Learning Algorithmen | Style Guide
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Histogramme | Feature Importance
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: Datenbankanbindung | Evaluierungskriterien + Kreuzvalidierung
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: Daten Selektion mit R Einlesen von Flatfiles|Plots  in R Säulendiagramme
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Duplikate, Fehlende Werte und statistische Aufbereitung der Daten Datenbereinigung | Data Science Prozess in R
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Subsetting | Entscheidungsbaumvisualisierung
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Exportieren in PDFs |Modellnutzung Exportieren, Laden und Scoring von Daten

Wenn alle Seminarbesucher damit einverstanden sind, kann die R Einführung für Data Scientists Schulung hinsichtlich "Ausblick und weitere Möglichkeiten in R Weitere Kriterien zur Messung der Modellgüte: ROC, AUC, Lift" gekürzt werden und als Kompensation wird "Scoping Rules/ Umgebung (Environment)" ausfühlicher behandelt oder vice-versa.

Welche Kurse passen zu R Einführung für Data Scientists?

Eine erste Ergänzung findet sich in IBM Cognos Workspace Advanced  mit

  • Komplexere Berichte Erstellen von Kreuztabellenberichten
  • Drillup und Drilldown
  • Darstellung von Daten in Diagrammen
  • Die Oberfläche von Workspace Advanced Arbeitsumgebung

Empfehlenswert ist auch ein Seminar von „Data Science - Einführung für angehende Data Scientists“ mit der Behandlung von

  • Werkzeuge
  • Extreme Gradient Boosting
  • Betriebswirtschaftliche Anwendungsgebiete und konkrete Data Science Ziele
  • Datenauswahl

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „Oracle Data Warehouse Grundlagen“ mit dem Unterrichtsgegenstand SQL-Features für Data Warehouses: spezielle Aggregat- und Analyse-Funktionen und Normalisierung im Data Warehouse prädestiniert.

Für Fortgeschrittene passt eine Visual Analytics und Information Design Grundlagen Weiterbildung. In diesem Seminar werden u.a.

  • Story Telling mit Visualisierungen  Botschaften herausstellen 
  • Daten  Datengrundlage einer Visualisierung 
  • Statistische Grundlagen 
  • Analyse und Dekomposition von Visualisierungen 
behandelt.

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  • 0221 82 80 90
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